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“变”与“不变”，中共二十大向世界传递大国外交的“中国声音”******

　　(中共二十大·观察)“变”与“不变”，中共二十大向世界传递大国外交的“中国声音”

　　中新社北京10月20日电题：“变”与“不变”，中共二十大向世界传递大国外交的“中国声音”

　　中新社记者黄钰钦

　　“这是一个最好的时代，也是一个最坏的时代。”当狄更斯在《双城记》开篇写下这句名言时，或许没有想到未来将在国际政治领域被多次引用。

　　当世界之变、时代之变、历史之变以前所未有的方式展开，世界挑战与希望并存，又一次站在历史的十字路口，何去何从成为一道全球性必答题。

10月16日，中国共产党第二十次全国代表大会在北京人民大会堂隆重开幕。中新社记者毛建军摄

　　“中国始终坚持维护世界和平、促进共同发展的外交政策宗旨，致力于推动构建人类命运共同体。”在中共二十大报告中，世界第一大执政党给出的答案清晰而明确。

　　从中共十八大以来，“人类命运共同体”一词连续出现在中共党代会的报告中。这一源于中国传统天下观的理念因应时代之变，传递出中国在变局中的世界观。

　　“在百年变局中，一个大国的外交政策如何选择，对未来世界和平与发展具有重要影响。”中国外交学院副院长高飞指出，选择和平还是战争，选择开放还是封闭，选择合作还是对抗，直接关乎未来国际局势演变。

　　当百年变局加速演进，“命运与共”既是中国的世界观，也是中国外交实践的缩影。从“一带一路”倡议搭建开放合作平台，到全球发展倡议与全球安全倡议应对现实问题，在轮船的鸣笛、在码头的装卸、在桥梁的建造、在工厂的轰鸣中，互联互通的全球合作网不断搭建，合作共赢的故事不断被讲述。

　　南京大学国际关系学院执行院长朱锋分析称，二十大报告明确给出促进世界和平与发展，推动构建人类命运共同体的中国答案，具有世界性意义，既表明中国将践行真正的多边主义推进全球治理，也传递出中国致力于推动构建新型大国关系，避免所谓大国竞争甚至冲突的陷阱。

资料图：2022年9月26日晚，北京长安街沿线国庆主题花坛亮灯，市民在参观军事博物馆前广场布置的“命运共同体”花坛。中新社记者易海菲摄

　　作为观察中外未来互动方式的重要窗口，外界通过中共二十大报告发现，从“变”与“不变”的维度可以听到中国外交声音。

　　在报告中，无论是独立自主的和平外交政策，还是和平共处五项原则，无论是对外开放的基本国策，还是参与全球治理体系改革和建设的态度，都与中国在不同国际场合宣示的立场保持高度一致。

　　对此，高飞表示，在确定性成为稀缺品的世界变局中，中共二十大报告中展现出中国重大外交政策上的一致性与连续性，将为处于变局中的世界注入难得的确定性。

　　与此同时，外界也注意到，全球发展倡议、全球安全倡议在提出后，被写入中共党代会报告。有评论指出，两个全球倡议，对应到国内正是“统筹发展和安全”的战略思想，创新、开放、包容的全球治理方案，正是中国新发展理念的镜鉴。

　　“在百年变局中，中国外交政策需要应对时代的新挑战和新问题。”朱锋分析说，两个全球倡议写入中共二十大报告，既能看到中国声音和中国方案因应时势更新发展，也能看到中国同世界的深度融合。

　　在历史的十字路口，坚定选择一条道路的同时，也意味着对其余说“不”。在二十大报告中，中国不仅发出“要做什么”的主张，也对外传递出“不做什么”的鲜明态度：反对一切形式的霸权主义和强权政治，反对冷战思维，反对干涉别国内政，反对搞双重标准。

　　朱锋指出，新兴市场国家和发展中国家群体性崛起，成为21世纪最为重要的事件之一。中国的主张和反对，是基于百年变局中世界权力分配结构改变的客观态势，站在维护发展中国家共同利益的角度，更好推动世界走向互惠包容、合作共赢。

　　“当世界站在十字路口，中国鲜明表达出要什么与不要什么，将与发展中国家一道促进国际体系朝更加公正合理的方向发展。”高飞进一步表示，清晰的答案让世界听见大国外交的“中国声音”，是站在历史正确的一边，站在人类进步的一边。(完)

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提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点：可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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